基于局部特征的视频标识检索
图像与视频处理
2020-05-20 v4 计算机视觉与模式识别
摘要
在广告行业中，估计视频中标识出现的频率与持续时间是评估广告投放效果的重要且具有挑战性的任务。由于标识在视频中仅占很小区域，流行的图像检索方法可能失效。本文提出一种称为视频标识检索（VLR）的算法，该算法是一种基于局部图像描述子空间分布的图像到视频检索算法，用于度量查询图像（标识）与一组视频图像之间的距离。VLR利用局部特征克服了基于全局特征的模型（如卷积神经网络（CNN））的弱点。同时，VLR具有灵活性，在设定若干超参数后无需训练。VLR在两个具有挑战性的公开基准任务（SoccerNet和Standford I2V）上进行评估，并与其他最先进的标识检索或检测算法进行比较。总体而言，VLR相比现有方法表现出显著更高的准确率。
引用
@article{arxiv.1808.03735,
title = {Video Logo Retrieval based on local Features},
author = {Bochen Guan and Hanrong Ye and Hong Liu and William A. Sethares},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.03735},
year = {2020}
}
备注
Accepted by ICIP 20. Contact author: Bochen Guan ([email protected])